Anthropic a sorti Claude Haiku 5.5 le 7 octobre 2026, à 0,10 $ par million de tokens en entrée et 0,50 $ en sortie pour les prompts de moins de 100 000 tokens. C'est dix fois moins cher que Haiku 4.5 (1 $ / 5 $), exactement le prix de GPT-6 Luna, et vingt fois moins que Sonnet 5.5. Pour trier et extraire 10 000 emails par mois, la facture API tombe à environ 6 $ selon nos hypothèses.
Haiku 5.5 devient donc le modèle Claude par défaut des tâches simples et répétées : tri d'emails, résumés, extraction de quelques champs, sous-agents d'un agent principal, pré-filtrage avant un modèle plus fort. Sonnet 5.5 reste le bon choix dès que la tâche demande un raisonnement long, une rédaction qui engage l'entreprise ou la lecture de documents complexes. Entre les deux, le partage se décide sur vos propres cas, pas sur la grille tarifaire.
En résumé
- ✓ 0,10 $ / 0,50 $ par million de tokens jusqu'à 100 000 tokens de prompt, 0,50 $ / 2,50 $ au-delà. Un dixième du prix de Haiku 4.5.
- ✓ Environ 90 % des requêtes envoyées à Haiku 4.5 tenaient sous le seuil. Anthropic annonce environ 75 % de coût en moins à l'usage.
- ✓ Niveaux d'effort réglables, une première sur un Haiku, et un contexte d'un million de tokens.
- ✓ Même prix que GPT-6 Luna : le choix se fait sur un test de vos cas, le réglage de l'effort et l'écosystème que vous utilisez déjà.
- ✓ Migration depuis Haiku 4.5 : fixer l'effort (medium par défaut, facturé en sortie), puis revalider le format et le coût réel par tâche.
Qu'est-ce qui change entre Haiku 4.5 et Claude Haiku 5.5 ?
Haiku 5.5 remplace Haiku 4.5 comme petit modèle de la gamme Claude. Anthropic le destine aux résumés, aux sous-agents, à la navigation web et aux tâches agentiques à gros volume. Il complète la famille 5.5, après Opus 5.5 le 22 septembre et Sonnet 5.5 le 28 septembre. Trois changements comptent pour un décideur : le prix, le réglage de l'effort et l'usage d'un ordinateur.
Les chiffres ci-dessous sont ceux d'Anthropic, repris notamment par Let's Data Science.
| Haiku 4.5 | Haiku 5.5 | |
|---|---|---|
| Prix entrée / sortie, prompt jusqu'à 100 000 tokens (par million) | 1 $ / 5 $ | 0,10 $ / 0,50 $ |
| Prix entrée / sortie, prompt au-delà de 100 000 tokens | 1 $ / 5 $ | 0,50 $ / 2,50 $ |
| Fenêtre de contexte | 200 000 tokens | 1 million de tokens |
| Niveaux d'effort | Non | low, medium (par défaut), high, xhigh, max |
| OSWorld 2.1, sous-ensemble hors ligne (chiffre éditeur) | 15,7 % | 72,4 % |
| Identifiant API | claude-haiku-4-5 |
claude-haiku-5-5 |
Un prix en deux paliers
Le tarif dépend de la taille du prompt. Jusqu'à 100 000 tokens, soit plus d'une centaine de pages de texte, Haiku 5.5 coûte 0,10 $ / 0,50 $. Au-dessus, la requête passe à 0,50 $ / 2,50 $, cinq fois plus, mais toujours deux fois moins que Haiku 4.5.
Selon Anthropic, environ 90 % des requêtes faites à Haiku 4.5 tombaient sous ce seuil. Un email, une facture, un ticket de support ou une fiche produit y entrent largement. Ce sont les dossiers longs qui le franchissent : un contrat avec ses annexes, un historique client complet, une base documentaire chargée d'un bloc.
Anthropic annonce environ 75 % de coût en moins à l'usage par rapport à Haiku 4.5, et non 90 %. La grille ne dit pas tout : le nombre de tokens consommés par tâche compte autant que le prix unitaire. Votre gain réel se mesure sur vos requêtes.
L'effort réglable, une première sur un Haiku
Haiku 5.5 est le premier Haiku à proposer des niveaux d'effort : low, medium (par défaut), high, xhigh et max. La réflexion adaptative est activée par défaut. Le modèle décide seul s'il réfléchit avant de répondre, et l'effort fixe jusqu'où il va.
Plus d'effort, c'est plus de tokens consommés, facturés au tarif de sortie, en échange de plus de capacité. Pour un tri d'emails, low suffit souvent. Pour un sous-agent qui enchaîne plusieurs recherches, medium ou high peuvent se justifier. Le réglage se décide tâche par tâche, avec un test.
Usage d'ordinateur et navigation web
Sur OSWorld 2.1, un test où le modèle utilise des logiciels et un navigateur, Anthropic annonce 72,4 % pour Haiku 5.5 sur un sous-ensemble hors ligne, contre 15,7 % pour Haiku 4.5. C'est un chiffre d'éditeur, mesuré sur un sous-ensemble. Il ne se compare pas directement aux 80,1 % publiés pour Sonnet 5.5 sur OSWorld 2.1, et il ne dit rien de vos logiciels métier.
L'usage d'ordinateur et la navigation sont en bêta dans les SDK Python et TypeScript. La piste existe pour des saisies répétitives dans un outil sans API, à tester avec un contrôle humain avant toute action qui engage l'entreprise.
Combien coûte Claude Haiku 5.5 sur une automatisation réelle ?
Un prix au million de tokens ne dit rien tant qu'il n'est pas multiplié par un volume. On reprend les deux flux de notre calcul pour automatiser à gros volume avec GPT-6 Luna ou Gemini 3.8 Flash, avec les mêmes hypothèses pour que les chiffres se comparent.
- 10 000 emails par mois. 3 500 tokens en entrée par email (instructions, email, pièce jointe courte) et 500 en sortie (catégorie, champs extraits, résumé de deux lignes). Soit 35 millions de tokens en entrée et 5 millions en sortie.
- 5 000 factures ou bons de livraison par mois. 5 000 tokens en entrée (instructions, schéma, document de deux pages) et 1 200 en sortie (en-tête et lignes en JSON). Soit 25 millions en entrée et 6 millions en sortie.
Un seul appel par document, sans cache ni nouvelle tentative. Ce sont des hypothèses d'illustration, à remplacer par vos chiffres.
| Modèle (prix entrée / sortie par million) | 10 000 emails par mois | 5 000 factures par mois |
|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 (0,10 / 0,50) | 6,00 $ | 5,50 $ |
| GPT-6 Luna (0,10 / 0,50) | 6,00 $ | 5,50 $ |
| Gemini 3.8 Flash, tarif de lancement (0,75 / 3,75) | 45,00 $ | 41,25 $ |
| Gemini 3.8 Flash, au 1er janvier 2027 (1,50 / 7,50) | 90,00 $ | 82,50 $ |
| Claude Haiku 4.5 (1 / 5) | 60,00 $ | 55,00 $ |
| Claude Sonnet 5.5 (2 / 10) | 120,00 $ | 110,00 $ |
Passer de Haiku 4.5 à Haiku 5.5 fait tomber la facture des emails de 60 $ à 6 $ par mois. Passer de Sonnet 5.5 à Haiku 5.5 la divise par vingt. Ces montants restent faibles face au temps de revue, à l'intégration et à la maintenance. Un email repris à la main en trois minutes, à 35 € de l'heure, coûte à lui seul plus que deux mille emails traités par Haiku 5.5.
L'effort, la ligne qui peut doubler la facture
Le tableau suppose une réflexion légère. À l'effort medium par défaut, le modèle peut réfléchir avant de répondre, et ces tokens sont facturés en sortie. Si la réflexion ajoute 1 500 tokens par email, la sortie passe de 5 à 20 millions de tokens par mois et la facture de Haiku 5.5 de 6 $ à 13,50 $.
C'est peu en valeur absolue. C'est quand même plus du double, et le même calcul sur Sonnet 5.5 fait passer la facture de 120 $ à 270 $. Pour du tri et de l'extraction simple, on commence à low et on ne monte que si le test montre un gain de précision.
Les dossiers longs, au-dessus du seuil
Prenons 300 dossiers par mois de 150 000 tokens chacun, avec 3 000 tokens en sortie. Au tarif au-dessus du seuil, Haiku 5.5 coûte 45 millions de tokens à 0,50 $ plus 0,9 million à 2,50 $, soit environ 25 $ par mois. Sonnet 5.5 coûte 99 $ pour le même travail.
Découper chaque dossier en morceaux de moins de 100 000 tokens diviserait l'entrée par cinq, mais le modèle ne verrait plus le dossier en entier. Ce découpage ne vaut que pour les tâches où chaque morceau se traite seul.
Le prix de l'API Claude au 7 octobre 2026
| Modèle | Prix entrée / sortie (par million de tokens) | Usage type |
|---|---|---|
| Haiku 5.5 | 0,10 $ / 0,50 $ (0,50 $ / 2,50 $ au-delà de 100 000 tokens) | Volume, tâches courtes et vérifiables |
| Sonnet 5.5 | 2 $ / 10 $, lecture de cache à 0,10 $ depuis le 7 octobre | La plupart des automatisations et des assistants |
| Opus 5.5 | 4 $ / 20 $, lecture de cache à 0,20 $ | Agents longs, raisonnement difficile |
| Fable 5.1 | 10 $ / 50 $ | Problèmes où la capacité brute prime sur le coût |
Le même jour, Anthropic a baissé la lecture de cache de Sonnet 5.5 de 0,20 $ à 0,10 $ par million de tokens. Pour un assistant dont les instructions et les documents de référence reviennent à chaque appel, Sonnet 5.5 devient moins cher à faire tourner sans changer de modèle. Le détail est dans notre article sur Claude Sonnet 5.5 en entreprise, et notre comparatif des API Claude, OpenAI et Mistral situe ces prix face aux autres éditeurs.
Haiku 5.5 ou Sonnet 5.5 : quelles tâches basculer ?
On bascule vers Haiku 5.5 les tâches courtes, répétées, dont la bonne réponse se vérifie facilement. On garde Sonnet 5.5 là où une erreur se voit tard et coûte cher. Le critère n'est pas la difficulté apparente de la tâche, c'est ce qu'il en coûte quand le modèle se trompe.
| Tâche | Pourquoi Haiku 5.5 convient | Garde-fou à prévoir |
|---|---|---|
| Tri et classement d'emails entrants | Réponse courte parmi des catégories connues | Seuil de confiance, renvoi en revue des cas incertains |
| Résumé d'emails, de tickets, de comptes rendus | Texte court, résultat lu par un humain | Échantillon relu chaque semaine par la personne métier |
| Extraction de quelques champs (client, référence, date, montant) | Champs simples, contrôlables par des règles | Validation contre vos référentiels clients et produits |
| Sous-agents d'un agent principal | Recherches, lectures et synthèses partielles, souvent en parallèle | L'agent principal (Sonnet ou Opus) vérifie et décide |
| Pré-filtrage avant un modèle plus fort | Écarter le bruit, traiter les cas simples, router le reste | Mesurer ce qu'il écarte à tort, pas seulement ce qu'il garde |
Pour les emails, c'est le schéma que nous déployons le plus souvent en automatisation des emails entrants : un petit modèle trie et extrait, les cas incertains montent d'un cran, et un humain tranche en dernier recours.
Là où Haiku 5.5 ne suffit plus
- Le raisonnement long. Un agent qui enchaîne des dizaines d'étapes sur un dossier, où une erreur au début se propage jusqu'à la fin.
- La rédaction à fort enjeu. Une réponse à une réclamation sensible, un courrier juridique, une proposition commerciale. Le texte engage l'entreprise.
- Les documents complexes. Factures à tableaux imbriqués, scans médiocres, contrats où une clause en modifie une autre. L'extraction de documents à ce niveau demande souvent un modèle plus fort et des contrôles de cohérence (totaux recalculés, lignes rapprochées).
- Les sorties invérifiables. Si personne ne peut contrôler le résultat à coût raisonnable, le modèle le moins cher n'est pas le bon calcul.
Le montage le plus rentable : Haiku en première ligne
Le choix n'est pas binaire. Haiku 5.5 traite tout le flux, et les cas où il hésite (champ manquant, total incohérent, catégorie incertaine) repartent vers Sonnet 5.5. Sur les 10 000 emails, Haiku sur 100 % du flux plus Sonnet sur 10 % coûte 6 $ + 12 $, soit 18 $ par mois, contre 120 $ pour Sonnet seul.
Dans un agent, même logique. Sonnet ou Opus planifie et décide, des sous-agents Haiku font les lectures et les recherches. Une limite à connaître : le cache est propre à chaque modèle, une cascade sur deux modèles ne partage donc pas son cache. Le principe et ses autres limites sont détaillés dans notre article sur le routage entre petit et grand modèle.
Notre règle de choix
On part du modèle le moins cher qui a une chance de passer, on le mesure sur les vrais cas du client, et on ne monte en gamme que si les erreurs le justifient. Avec Haiku 5.5, ce point de départ coûte dix fois moins qu'avec Haiku 4.5, ce qui rend finançables des tris et des résumés qu'on laissait de côté faute de budget.
Un flux d'emails ou de documents à confier à un petit modèle ?
On teste Haiku 5.5 et les autres candidats sur un échantillon de vos documents réels. Vous voyez la précision champ par champ, la part renvoyée en revue et le coût par document validé.
Haiku 5.5 ou GPT-6 Luna, au même prix : comment trancher ?
GPT-6 Luna, sorti chez OpenAI le 22 septembre 2026, est facturé exactement comme Haiku 5.5 : 0,10 $ en entrée et 0,50 $ en sortie par million de tokens. Le prix au token ne départage plus les deux modèles. Trois critères le font.
Le test sur vos cas
Même prix au token ne veut pas dire même coût par tâche. Chaque éditeur découpe le texte en tokens à sa façon, la longueur des réponses varie, et la réflexion consomme plus ou moins selon le modèle et le réglage. Faites passer les deux modèles sur quelques centaines de vos documents, à prompt et schéma identiques. Comparez la précision, la part renvoyée en revue et le coût par document validé, avec la méthode décrite dans notre guide pour évaluer un LLM en entreprise.
Le réglage et les seuils de facturation
Haiku 5.5 a cinq niveaux d'effort et un palier de prix au-delà de 100 000 tokens. Luna facture l'entrée en cache 0,01 $ par million de tokens, selon les tarifs publiés par OpenAI. Si vos prompts répètent de longues instructions, ce point pèse. Si vos dossiers dépassent souvent 100 000 tokens, le palier de Haiku aussi. Regardez la forme de vos requêtes avant de comparer les grilles.
L'écosystème que vous avez déjà
Si vos automatisations tournent déjà chez Anthropic, avec des prompts réglés pour Claude et Sonnet 5.5 comme modèle fort, Haiku 5.5 s'insère sans nouveau contrat ni nouvelle revue des conditions de traitement des données. Même logique pour Luna chez OpenAI, avec GPT-6 Sol au-dessus, comme le détaille notre article GPT-6 Sol ou Luna. Un second fournisseur garde son intérêt comme modèle de repli, à condition que l'appel au modèle soit isolé derrière une couche unique dans votre code.
Gemini 3.8 Flash coûte sept fois et demie plus que les deux, et son tarif de lancement double au 1er janvier 2027 (voir Gemini 3.8 Flash, prix et performances).
Migrer de Haiku 4.5 vers Haiku 5.5 : quoi vérifier ?
Côté code, migrer revient à remplacer claude-haiku-4-5 par claude-haiku-5-5. Ce qui peut casser, c'est le reste. Le comportement par défaut a changé, et tout ce qui dépend de la forme de la réponse doit être revérifié.
Le réglage de réflexion, à revoir en premier
Haiku 4.5 ne réfléchissait que si on le lui demandait, avec un budget de tokens fixé à la main. Haiku 5.5 a la réflexion adaptative activée par défaut, à l'effort medium. Sans rien changer, une automatisation peut donc consommer plus de tokens de sortie et répondre plus lentement qu'avant. Fixez l'effort explicitement pour chaque tâche, et vérifiez dans la documentation d'Anthropic que les anciens paramètres de réflexion de votre code sont toujours acceptés.
Ce qu'il faut tester sur vos vrais cas
| Point à tester | Ce qui peut changer | Comment le vérifier |
|---|---|---|
| Format de sortie | Champ manquant, JSON différent, catégorie reformulée | Valider chaque sortie contre le schéma attendu par le CRM ou l'ERP, sur tout le jeu de test |
| Coût réel par tâche | Tokens de réflexion, prompts au-dessus de 100 000 tokens | Mesurer les tokens d'entrée et de sortie par tâche, sur le même échantillon |
| Latence | Réponse plus lente quand le modèle réfléchit | Mesurer le temps de réponse, surtout si un client ou un collègue attend |
| Précision | Gain sur certaines tâches, recul possible sur d'autres | Comparer champ par champ avec Haiku 4.5 sur des cas annotés |
| Usage d'ordinateur | Outils en bêta, comportement nouveau | Le réserver aux tests, avec validation humaine avant toute action |
Si votre code découpe un texte libre pour en tirer des champs, le risque de casse est élevé. Si la sortie est contrainte par une sortie structurée en JSON, il est faible.
Une bascule progressive et réversible
On rejoue quelques dizaines à quelques centaines de cas réels sur les deux modèles. On fait ensuite tourner Haiku 5.5 en parallèle de la production sans qu'il agisse, puis on lui confie une part croissante du flux. L'identifiant du modèle reste un paramètre de configuration, pour revenir en arrière en une ligne. Notre guide de déploiement d'un LLM en production détaille cette architecture.
Profitez de la migration pour regarder aussi les tâches confiées à Sonnet par prudence. Certaines peuvent descendre sur Haiku 5.5, et c'est souvent là que se trouve la vraie économie.
Vos automatisations tournent sur Haiku 4.5 ou sur Sonnet ?
On rejoue vos vrais cas sur Haiku 5.5, à prompt identique, et vous voyez l'écart de précision, de coût par tâche et de latence avant de toucher à la production.
Pour aller plus loin
- Le modèle du dessus, avec ce que Claude Sonnet 5.5 change pour votre PME.
- Le choix d'un modèle selon la tâche, dans notre guide pour choisir un modèle d'IA pour automatiser.
- Le haut de la gamme, avec Claude Opus 5.5 en entreprise.
- Le fonctionnement des petits modèles et du routage, côté technique, sur le blog d'Anas Rabhi.
